（来源：上观新闻）
郭阳说了一🦹♂️句更坦🚷诚的话🇧🇮🥀。因为即🥂🇳🇨便是像🇸🇱写作之⛔类的事情，你👯🇧🇱也可以设想通过一🏎个由 LL🚨🚃M 裁判组成的🚶委员会，利用💌👬这种方法或许能🅿得到相当合理🇭🇲GOOGLE优化的结果🏵。更关键👃🚛的是我们🎨🧿能追到🧲“根因”💚：我们👩👩👦会向营销人暴🎾露不同🌬🔟GOOGLE优化模型引用的来源与🇻🇮🇿🇼证据链——它🀄们用哪些引用👠、哪些来源来🇸🇳回答关于你、你🥂⛪的品类、或你的📘🏬竞争对手的问题🐀。
我不确定这个框👛🙅♂️架是否有很强的实🕦用性，🎴👋可能多少有些👂哲学意味，但5️⃣🥓我觉得它的核☔心在于：接受这🐫🎢GOOGLE优化样一个事实🥠🚝——这些🏒东西不是动物智🥕♟️能🇰🇭。更关键的是我们🦋🏯能追到“根因”：🧠🐳我们会向营👩👩👦👦销人暴露不同模🚶型引用的🇰🇲来源与😃证据链—🤘⤵—它们用哪些引用⚓⛔、哪些来🇮🇪源来回答关于你👃、你的品🔠类、或你的竞争🍮🕎对手的问题🛤🧿。
他在学💢😎术界的核心主张🍵是“触觉智能”，🕺📵即机器人不能仅📶依赖视觉🕹感知，必须引🕋入力反馈🐇机制才能🕷😕真正理解并交互🧔🧸物理世界🇻🇦。我现在使用✖🇹🇴的各种框🌯架和库，它们的文🧳档在根本上仍🏊然是写Ⓜ给人看的🤔🇹🇯。软件 3.0🏦 范式要原始得💪😢多，神经网😀络承担了大部分工🗺作，中间根💰🕰本不需要任何🇸🇴传统应用程序介入🚴。目前来🧼🔅看，答案在☮于智能体只🥧👆是被编➕目的内部实🎞💒体，所🍭以这很值得注📣💛意，你基本上仍👓😈然需要把🖕控美学、判断力🐵、品味🌞🇮🇴，以及进🤬行少量的🧖♀️🥁监督🇱🇻。
